تصنيف جودة التمور باستخدام تقنية التعلم العميق المبنية على الصور الملتقطة

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

1 أستاذ مساعد - قسم الهندسة الزراعية - كلية الزراعة - جامعة عين شمس - القليوبية – مصر.

2 طالب دراسات عليا - قسم الهندسة الزراعية - كلية الزراعة - جامعة عين شمس - القليوبية – مصر.

3 رئيس بحوث بمعهد بحوث امراض النبات - مركز البحوث الزراعية - الجيزة – مصر.

4 مدرس – قسم الهندسة الزراعية – كلية الزراعة – جامعة عين شمس – القليوبية – مصر.

المستخلص

الهدف الرئيسي لهذه الدراسة هو استخدام أسلوب التعلم العميق من خلال الشبكات العصبية CNN للحصول على أعلى أداء نموذجي لتصنيف حالة التمور من ناحية قبوله من رفضه، وتحقيق منتج نهائي عالي الجودة، وذلك للحد من الفجوة بين الكمية المصدرة مقارنة بالإنتاج.
ومن ثم استخدمت بعض نماذج الشبكات العصبية التلافيفية CNN مثل "Inception-v3"، "Inception-ResNet-v2"، "VGG19" للوصول للنموذج الأمثل بعد تدريبه على بيانات التمور المقبولة من المرفوضة التي تم الحصول عليها من مصدرين هما: 1- عن طريق عمل آلية تصوير تعتمد على الأردوينو وربطها بموبايل للحصول على الصور بشكل تلقائي، 2- قاعدة بيانات مفتوحة المصدر (Kaggle dataset) مضافة إلى الصور السليمة من البيانات الملتقطة وذلك لتقليل التباين بين قاعدة البيانات للصور المقبولة والمرفوضة. بإجمالي عدد 5945 صورة منهم 3142 صورة مقبولة، و2803 صورة مرفوضة. واستخدمت هذه النماذج السابق ذكرها لمعرفة ايهم أكثر دقة لعملية تصنيف التمور للوصول لمنتج نهائي يرضي ذوق العملاء.
وأوضحت النتائج ان أفضل أداء تم تسجيله هو Inception-ResNet-v2 بدقة Accuracy مقدارها 98.99% وفقد Loss مقداره 0.0344. ونتيجة لذلك، يمكن استنتاج أن استخدام نموذج Inception-ResNet-v2 لتطوير نظام رؤية حاسوبي مناسب يساعد في تعزيز عملية فرز التمور ويؤدي إلى منتج من التمور ذو جودة عالية.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية


Adedeji, A.A., Ekramirad, N., Rady, A., Hamidisepehr, A., Donohue, K.D., Villanueva, R.T., Parrish, C.A.,and Li, M., 2020. Non-Destructive Technologies for Detecting Insect Infestation in Fruits and Vegetables under Postharvest Conditions: A Critical Review. Foods 9, 927. https://doi.org/10.3390/foods9070927.
Alhamdan, W.S.N., and Howe, J.M., 2021. Classification of Date Fruits in a Controlled Environment Using Convolutional Neural Networks, in: Hassanien, A.-E., Chang, K.-C., Mincong, T. (Eds.), Advanced Machine Learning Technologies and Applications, Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer International Publishing, Cham, pp. 154–163. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69717-4_16.
Alsirhani, A., Siddiqi, M.H., Mostafa, A.M., Ezz, M., and Mahmoud, A.A., 2023. A Novel Classification Model of Date Fruit Dataset Using Deep Transfer Learning. Electronics 12, 665. https://doi.org/10.3390/electronics12030665.
Alzubaidi, L., Zhang, J., Humaidi, A.J., Al-Dujaili, A., Duan, Y., Al-Shamma, O., Santamaría, J., Fadhel, M.A., Al-Amidie, M., and Farhan, L., 2021. Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions. J Big Data 8, 53. https://doi.org/10.1186/s40537-021-00444-8.
Azadnia, R., Fouladi, S., and Jahanbakhshi, A., 2023. Intelligent detection and waste control of hawthorn fruit based on ripening level using machine vision system and deep learning techniques. Results in Engineering 17, 100891. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2023.100891.
Codex, 1985. CODEX STANDARD FOR DATES. FOOD AND AGRICULTURAL ORGANIZATION OF THE UNITED NATIONS, Codex Alimentarius 5.
Darwish, M., 2020. FRUIT CLASSIFICATION USING COVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 67.
Dr.A, .Usha Ruby, 2020. Binary cross entropy with deep learning technique for Image classification. IJATCSE 9, 5393–5397. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/175942020.
FAO, 2022. FAO Statistics. FOOD AND AGRICULTURAL ORGANIZATION OF THE UNITED NATIONS.
FAO, 2018. Strategy for developing the palm and palm trees sector in Egypt. FOOD AND AGRICULTURAL ORGANIZATION OF THE UNITED NATIONS 86.
Gu, J., Wang, Z., Kuen, J., Ma, L., Shahroudy, A., Shuai, B., Liu, T., Wang, X., Wang, G., Cai, J., and Chen, T., 2018. Recent advances in convolutional neural networks. Pattern Recognition 77, 354–377. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.10.013.
Hassan, S.M., Maji, A.K., Jasiński, M., Leonowicz, Z., and Jasińska, E., 2021. Identification of Plant-Leaf Diseases Using CNN and Transfer-Learning Approach. Electronics 10, 1388. https://doi.org/10.3390/electronics10121388.
khayer, Md.A., Hasan, Md.S., and Sattar, A., 2021. Arabian Date Classification using CNN Algorithm with Various Pre-Trained Models, in: 2021 Third International Conference on Intelligent Communication Technologies and Virtual Mobile Networks (ICICV). Presented at the 2021 Third International Conference on Intelligent Communication Technologies and Virtual Mobile Networks (ICICV), IEEE, Tirunelveli, India, pp. 1431–1436. https://doi.org/10.1109/ICICV50876.2021.9388413.
Kingma, D.P., and Ba, J., 2017. Adam: A Method for Stochastic Optimization.
Krizhevsky, A., Sutskever, I., and Hinton, G.E., 2017. ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Commun. ACM 60, 84–90. https://doi.org/10.1145/3065386.
Li, Z., Liu, F., Yang, W., Peng, S., and Zhou, J., 2022. A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects. IEEE Trans. Neural Netw. Learning Syst. 33, 6999–7019. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3084827.
M, H., M.N, S., 2015. A Review on Evaluation Metrics for Data Classification Evaluations. IJDKP 5, 01–11. https://doi.org/10.5121/ijdkp.2015.5201.
Mohanty, S.P., Hughes, D.P., and Salathé, M., 2016. Using Deep Learning for Image-Based Plant Disease Detection. Front. Plant Sci. 7, 1419
            . https://doi.org/10.3389/fpls.2016.01419.
Nasiri, A., Taheri-Garavand, A., and Zhang, Y.-D., 2019. Image-based deep learning automated sorting of date fruit. Postharvest Biology and Technology 153, 133–141. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2019.04.003.
Nturambirwe, J.F.I., and Opara, U.L., 2020. Machine learning applications to non-destructive defect detection in horticultural products. Biosystems Engineering 189, 60–83. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2019.11.011.
Pérez-Pérez, B.D., García Vázquez, J.P., and Salomón-Torres, R., 2021. Evaluation of Convolutional Neural Networks’ Hyperparameters with Transfer Learning to Determine Sorting of Ripe Medjool Dates. Agriculture 11, 115. https://doi.org/10.3390/agriculture11020115.
Qin, X., Zhang, Z., Huang, C., Dehghan, M., Zaiane, O.R., and Jagersand, M., 2020. U$^2$-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection. Pattern Recognition 106, 107404. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2020.107404.
Saeed, A., Abdel-Aziz, A.A., Mossad, A., Abdelhamid, M.A., Alkhaled, A.Y., and Mayhoub, M., 2023. Smart Detection of Tomato Leaf Diseases Using Transfer Learning-Based Convolutional Neural Networks. Agriculture 13, 139. https://doi.org/10.3390/agriculture13010139.
Sarraf, M., Jemni, M., Kahramanoğlu, I., Artés, F., Shahkoomahally, S., Namsi, A., Ihtisham, M., Brestic, M., Mohammadi, M., and Rastogi, A., 2021. Commercial techniques for preserving date palm (Phoenix dactylifera) fruit quality and safety: A review. Saudi Journal of Biological Sciences 28, 4408–4420. https://doi.org/10.1016/j.sjbs.2021.04.035.
Shorten, C., and Khoshgoftaar, T.M., 2019. A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning. J Big Data 6, 60. https://doi.org/10.1186/s40537-019-0197-0.
Simonyan, K., and Zisserman, A., 2015. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.
Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., and Wojna, Z., 2015a. Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision.
Szegedy, C., Wei Liu, Yangqing Jia, Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., Erhan, D., Vanhoucke, V., and Rabinovich, A., 2015b. Going deeper with convolutions, in: 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Presented at the 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE, Boston, MA, USA, pp. 1–9. https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298594.
Tran, T.-T., Choi, J.-W., Le, T.-T., and Kim, J.-W., 2019. A Comparative Study of Deep CNN in Forecasting and Classifying the Macronutrient Deficiencies on Development of Tomato Plant. Applied Sciences 9, 1601. https://doi.org/10.3390/app9081601.
Verma, S., Chug, A., and Singh, A.P., 2020. Application of convolutional neural networks for evaluation of disease severity in tomato plant. Journal of Discrete Mathematical Sciences and Cryptography 23, 273–282. https://doi.org/10.1080/09720529.2020.1721890.
Wang, C., Liu, B., Liu, L., Zhu, Y., Hou, J., Liu, P., and Li, X., 2021. A review of deep learning used in the hyperspectral image analysis for agriculture. Artif Intell Rev 54, 5205–5253. https://doi.org/10.1007/s10462-021-10018-y.
Yang, L., Wang, S.-H., and Zhang, Y.-D., 2022. EDNC: Ensemble Deep Neural Network for COVID-19 Recognition. Tomography 8, 869–890. https://doi.org/10.3390/tomography8020071.
Yu, F., Lu, T., and Xue, C., 2023. Deep Learning-Based Intelligent Apple Variety Classification System and Model Interpretability Analysis. Foods 12, 885. https://doi.org/10.3390/foods12040885.